Single-copy stabilizer learning: average case and worst case
本文研究了单副本稳定子学习问题,证明了在平均情况下,仅需对数深度的局部克利福德电路即可高效学习绝大多数稳定子群;但在最坏情况下,任何自适应测量方案所需的样本量随 指数级增长,这表明在大 值场景下,识别量子系统的泡利对称性具有量子优势。
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量子物理探索着物质与能量在微观尺度上最奇妙的行为,从神秘的叠加态到跨越空间的纠缠现象,这一领域正不断重塑我们对现实世界的理解。Gist.Science 致力于让深奥的 arXiv 预印本变得触手可及,我们追踪该分类下发布的每一份最新预印本,并为其提供两种解读视角:既包含通俗易懂的科普解读,也涵盖保留核心细节的技术摘要。
无论您是希望快速掌握前沿动态的科研工作者,还是对宇宙奥秘充满好奇的普通读者,这里都能为您提供清晰的研究概览。我们梳理了 arXiv 上量子物理板块的最新成果,确保您能第一时间读懂科学界的最新突破。下方列出了该领域刚刚发布的最新论文及其摘要。
本文研究了单副本稳定子学习问题,证明了在平均情况下,仅需对数深度的局部克利福德电路即可高效学习绝大多数稳定子群;但在最坏情况下,任何自适应测量方案所需的样本量随 指数级增长,这表明在大 值场景下,识别量子系统的泡利对称性具有量子优势。
本文通过建立高斯开放费米链的精确稳态理论,提出了一种名为“自然轨道锁定”(natural-orbital locking)的新诊断方法,证明了自然轨道能比密度分布更灵敏地揭示非互易系统中的隐性皮肤效应(skin order)。
本文提出了一种基于门控量子计算的算法,通过将概率密度编码在量子振幅中,并利用维克旋转(Wick rotation)将扩散项转化为相位的演化,实现了对离散状态空间下福克-普朗克方程(Fokker-Planck equation)的高效量子模拟与贝叶斯状态估计。
本文研究了在混合电光力学系统中,利用结构化环境(非马尔可夫噪声)可以显著增强并维持光-微波两模挤压态的稳定性,甚至在无外部驱动的情况下也能实现挤压态的持续存在。
本文建立了一个线性量子系统框架,通过设计特定的哈密顿量和耦合算符(或利用相干反馈)来实现回作用规避(BAE)测量与量子非破坏(QND)变量,并证明了两者在特定耦合条件下的内在联系。
本文提出了 AutoQResearch,这是一个由大语言模型(LLM)引导的闭环实验框架,通过将变分量子优化配置建模为序列策略搜索,实现了针对组合优化问题的自适应求解器自动发现与设计。
本文通过引入基于多线性度 的角度结构分层类 ,刻画了量子振幅估计(QAE)在数值积分中的编码复杂度,证明了对于特定函数类,包含算子制备成本在内的量子积分总复杂度可以超越经典蒙特卡洛方法。
本文研究了如何通过催化手段预处理量子态以提升噪声通道输出态的相干分数,并给出了严格不相干操作(SIO)的充分必要条件,为噪声环境下的量子相干性增强与优化提供了理论依据。
本文提出了一种基于群论概念(如传递群作用和生成序列)构建“穷尽参数化且满足可行性”量子电路的新方法,能够确保在固定参数量下以确定性覆盖所有可行解(包括最优解)并完全规避不可行解,并通过旅行商问题(TSP)验证了其在组合优化中的有效性。
本文通过对多种线性规划实例进行评估并结合严谨的下界推导得出结论:在现实的量子周期时长下,混合量子内点法(QIPM)的运行时间下界均超过了高性能经典求解器(HiGHS),因此这类方法在处理实际线性规划问题时无法比优秀的经典求解器提供任何实际优势。